请你改掉用 deepsea 查询法律问题的习惯。我遇到太多这种情况了,客户他们会把自己 deepsea 到的总结发给我,有些仅仅是找法条的,我觉得就随便了吧。但有些呢, 他是去问真实的案件相关的事情,那我就会觉得非常的糟糕。首先, deepsea 它是不准确的。在法律领域,你不知道 deepsea 都已经叫 deepfake 了吗?它会给你制造出一些虚假的希望。 其实不管是 d p c 还是豆包,还是其他你能随手拿来用的 ai 软件,它都是不断的从其他地方去搜刮一些资料给你,你没有办法真正跟他去交流案子深层次的东西, d p c 基本上做不到对案件进行利弊分析,很多时候他引用的法律都是错误的,甚至他会凭空的制造出一些假的案例给你参考,然后你就信了。目前来说,我始终认为 ai 是 给专业的人去用的,比如说律师,他用 ai 辅助办案可以提高工作效率,你用 ai 在 你的本职工作上提高你的工作效率,但是你不可能做到用 ai 达到做律师工作的效果。 律师他有能力去辨别这个案例或者这个法律是否真实存在,但非法律人你没有这个能力。其实我认为 ai 还有个保密的问题,如果你把案件敏感的信息分享给了他,那这就变成了一个非常公平的游戏了。你输入 d c 的 内容是不保密的,你把你对案件的担心点全部输了进去,然后你上传的信息 另一方就有途径知道了。哎呀,不是都给你们记录好了吗?你输入进去的数据也成了数据库里面的内容了,然后你的对手同样就这个问题去 d p c 的 时候, d p c 给到他的答案,可能也就是基于你的单优点 dips 去给对手生成一份能够攻击你观点的意见。你本来是 dips 去寻找一些专业的帮助,但在我看来是弊大于利的。以上是我个人的一些观点,你当然有权利选择如何处理你的案子,我只是希望你的案子不要还没有打就已经输了。如果你有不同观点的,可以在评论区讨论。
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六月二十二号,有网友在社交平台发帖称自己在使用 divesic 人工智能大模型查找资料时, divesic 输出了一个并不存在的科研结果,并且编造了科研团队、科研细节和商业化进展。 这名网友在向科研院所求证无果后,选择了向 dipstick 反馈错误。随后, dipstick 模型在回答中进行了纠错和致歉,并表示 立即停用错误信息,同时提出将补偿该网友三千元人民币。六月二十三号,该网友告诉记者,这三千元人民币自己并没有收到,并表示 tipsik 模型反馈的补偿措施可能又是一条错误信息。 tipsick 官网的用户协议中规定,本软件的输出不应成为您进一步作为或不作为的依据。 您根据输出的内容所做出的任何判断或者句子做出的后续相关操作行为所带来的后果和责任,均由您自行承担。随后,记者通过电子邮件向 bixic 平台进行了求证,但截止到发稿时,对方尚未回应。

三月二十九号啊,据说 deepsea 竟然崩溃了十二个小时,哇,这给我们所有的做创始人 ip 一个巨大的一个提醒, ai 再牛,它也会崩,而工具再厉害,它也会垮, 平台再牛,也有可能崩塌的那一天。而唯一只有你的创始人的人格,你的稳定,你的交付,你的担当,才是你真正的护城河。评论区写下你的看法,咱们去交流一下。

大家知道吗? deepsea 奔了,直接奔上热搜,就在短短三天时间,连奔两次,全网都在骂,弄得多少人当场崩溃。 三月二十九号晚上九点多开始,网页端 app 全挂了,发什么都是服务器繁忙,连付费用户都用不了了。第一次修好,结果不到一小时又奔了,技术团队连夜抢修,从晚上九点多弄到第二天上午十点才完全修复, 创了它成立以来最强宕机记录。官方根本没有说清楚问题在哪里。很多人以为只是普通的卡,有可能是高病发,承载能力不足。最近离世版本预热带来的巨大流量 用户暴增,底层架构扛不住突然激增的请求,才导致一崩,崩了十几个小时。大模型竞争到最后,拼的不是参数,而是稳定和靠谱,让用户用得更稳定。大家在评论区聊聊,你当时用 deepsafe 在 干嘛?

deepsea 疯了!三月二十九日晚十点, ai 大 模型 deepsea 自行下班了。他这一下班,不少打工人都不淡定了,有人工作报告没写好,正等着他来救场。也有的公司开发项目直接停摆,人们惊觉,二十一世纪好像已经离不开 ai 了。 deepsea 的 停摆可能有两方面的原因,其一是算力过载。二零二五年, deepsea 的 日活跃用户数只有一点二亿,但到了二六年三月,这个数量已经增长到了两亿 多了,将近一倍,但同期算力储备仅增长百分之八点三,这本就导致了算力的不足。与此同时,三月末正值毕业季,不少毕业生调用 ai 完善论文。二六年第一季度的结束,也意味着打工人需要交季度报告。这导致 deepsea 访问量激增 长文本、深度推理等高负荷请求集中爆发,算力资源瞬间耗尽,流量也直接超过承载极限,触发限流保护系统保护, 原本及时抢修就能解决问题,但保护触发后,不少用户以为 deepsea 卡顿了,他们开始反复点击重试,短时间内访问量再度激增,可算力依旧不足,这进一步家具了服务器的负担,形成了恶性循环,给抢修工作提高了难度。 此外,也有人猜测, deep sec 的 崩溃与容灾备份有关。一般情况下,软件或 ai 大 模型都会配置容灾备份,它就相当于一颗备胎,当主要程序爆胎后,软件会马上换上备胎,维持正常运行。 但这次 deep sec 直接停摆,足以说明它的容灾备份也出意外了。这次事件暴露了 ai 产业的一个短板,算力卡脖子。 目前, ai 大 模型的运行高度依赖英伟达、 a 一 百、 h 一 百等高端芯片,而这些芯片主要是由韩国三星 s k、 海力士以及美国英伟达等龙头企业生产的。受进出口管制,这些芯片价格高、获取困难,为算力扩容增加了难度。 但起用国产芯片又会面临推理性能不足等问题,这极大地限制了国内 ai 产业的发展。想解决这一问题,就要加快国产芯片研发。目前,国产芯片与 ai 大 模型的适配度只有百分之八十, 只有提高适配度,加速芯片产业升级,才能建设自主可控的算力集群,方便算力扩容。此外, ai 的 稳定性也在这次崩溃中遭到了质疑,不少用户论文写作被迫中断、代码调试意外卡死、数据分析陷入暂停,这些都可能导致用户流失。 要想破局,最好完善监测机制以及应急融灾机制,当算力不足或流量过载时,及时发出警报,一旦大模型崩溃,马上启动备用模型维持运行,这样才能最大限度留住客户。